DATA SCIENCE AND STATISTICAL LEARNING (MD2SL)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Data Science and Statistical Learning dell'Università degli Studi di Firenze mira a formare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dai big data in diversi settori. Il programma si concentra sull'acquisizione di solide competenze teoriche e pratiche in ambito statistico, matematico e informatico, essenziali per l'analisi e l'interpretazione di dati complessi. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per sviluppare soluzioni innovative e supportare i processi decisionali in contesti come quello medico-sanitario ed economico-aziendale.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, con corsi che coprono la statistica avanzata, il machine learning, l'analisi dei dati e la programmazione. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore. È previsto un tirocinio presso aziende partner o enti di ricerca per consentire agli studenti di applicare le conoscenze acquisite in contesti reali.

• Competenze acquisite

  Al termine del master, gli studenti avranno acquisito competenze nella raccolta, pulizia e analisi di dati complessi, nella modellazione statistica, nell'utilizzo di algoritmi di machine learning e nella comunicazione dei risultati. Saranno in grado di identificare informazioni rilevanti dai dati, sviluppare soluzioni metodologiche e computazionali innovative e supportare i processi decisionali. Inoltre, avranno solide capacità comunicative per diffondere i risultati anche a soggetti privi di background tecnico.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Science. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'integrazione di I.A. in strumenti di business intelligence stanno ridefinendo i ruoli professionali. I Data Scientist si trovano a dover gestire quantità di dati sempre maggiori e a sviluppare modelli predittivi più accurati, collaborando strettamente con sistemi I.A. per ottenere risultati ottimali.

• I laureati in Data Science avranno l'opportunità di specializzarsi in aree emergenti come l'I.A. generativa, l'analisi predittiva avanzata e la cybersecurity dei dati. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di affrontare questioni etiche legate all'utilizzo dei dati e di sviluppare competenze nella comunicazione dei risultati complessi a un pubblico non tecnico. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di collaborare con essa sarà fondamentale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione avanzata (Python, R), machine learning, deep learning, cloud computing (AWS, Google Cloud) e data visualization. Sarà essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e adattabilità per rispondere alle continue evoluzioni del settore. La conoscenza dei principi etici e legali legati all'utilizzo dei dati sarà un valore aggiunto.